計算機(jī)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

內(nèi)容概要

　　《計算機(jī)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)》根據(jù)計算機(jī)類專業(yè)課教學(xué)的需求，貫徹“必需、夠用”的教學(xué)原則，有機(jī)地整合了高職計算機(jī)類專業(yè)教學(xué)中常用的數(shù)學(xué)內(nèi)容，讀者可根據(jù)具體需求有所側(cè)重和取舍。
　　《計算機(jī)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)》可作為高職高專、成人高校計算機(jī)及相關(guān)專業(yè)的數(shù)學(xué)教學(xué)用書或自學(xué)用書。

書籍目錄

第1章 函數(shù)、極限與連續(xù)
1.1 函數(shù)的概念
1.1.1 基本初等函數(shù)
1.1.2 復(fù)合函數(shù)
1.1.3 初等函數(shù)
1.2 函數(shù)的極限
1.2.1 當(dāng)x→∞時的極限
1.2.2 當(dāng)x→xo時的極限
1.3.極限的四則運算法則
1.4 兩個重要極限
1.4.1 極限
1.4.2 極限
1.5 無窮小量與無窮大量
1.5.1 無窮小量
1.5.2 無窮大量
1.5.3 無窮小量的比較
1.6 函數(shù)的連續(xù)性
1.6.1 函數(shù)的連續(xù)
1.6.2 函數(shù)的間斷
1.6.3 初等函數(shù)的連續(xù)性
1.6.4 閉區(qū)間上連續(xù)函數(shù)的性質(zhì)
復(fù)習(xí)題1
第2章 導(dǎo)數(shù)與微分
2.1 導(dǎo)數(shù)的概念
2.1.1 兩個實例
2.1.2 導(dǎo)數(shù)的概念
2.1.3 導(dǎo)數(shù)的幾何意義
2.1.4 可導(dǎo)與連續(xù)
2.2 直接求導(dǎo)法
2.2.1 用導(dǎo)數(shù)的定義求函數(shù)的導(dǎo)數(shù)
2.2.2 導(dǎo)數(shù)的四則運算法則
2.2.3 反函數(shù)的導(dǎo)數(shù)
2.3 復(fù)合函數(shù)求導(dǎo)法
2.4 隱函數(shù)和參數(shù)方程求導(dǎo)法
2.4.1 隱函數(shù)求導(dǎo)法
2.4.2 參數(shù)方程求導(dǎo)法
2.5 高階導(dǎo)數(shù)的求法
2.6 函數(shù)的微分
2.6.1 微分的概念
2.6.2 基本初等函數(shù)的微分公式與微分運算法則
2.6.3 微分在近似計算中的應(yīng)用
復(fù)習(xí)題2
第3章 導(dǎo)數(shù)的應(yīng)用
3.1 洛必達(dá)法則
3.1.1 拉格朗日中值定理
3.1.2 洛必達(dá)法則
3.2 函數(shù)的單調(diào)性
3.3 函數(shù)的極值與最值
3.3.1 函數(shù)的極值
3.3.2 函數(shù)的最值
3.4 函數(shù)圖像的描繪
3.4.1 函數(shù)的凸凹與拐點
·3.4.2 曲線的漸近線
·3.4.3 函數(shù)圖像的描繪
復(fù)習(xí)題3
第4章 積分及其應(yīng)用
4.1 定積分的概念與性質(zhì)
4.1.1 定積分問題的引例
4.1.2 定積分的定義
4.1.3 定積分的幾何意義
4.1.4 定積分的性質(zhì)
4.2 牛頓-萊布尼茨公式
4.2.1 原函數(shù)與不定積分的概念
4.2.2 積分上限函數(shù)及其導(dǎo)數(shù)
4.2.3 牛頓-萊布尼茨公式
4.3 不定積分的性質(zhì)和基本積分公式
4.3.1 基本積分公式
4.3.2 不定積分的性質(zhì)
4.4 不定積分的換元積分法
4.4.1 第一換元積分怯
4.4.2 第二換元積分法
4.5 不定積分的分部積分法
4.6 定積分的積分法
4.6.1 定積分的換元積分法
4.6.2 定積分的分部積分法
4.7 定積分在幾何方面的應(yīng)用
4.7.1 微元法
4.7.2 平面圖形的面積
4.7.3 平面曲線的弧長
復(fù)習(xí)題4
第5章 矩陣與線性方程組
5.1 矩陣
5.1.1 矩陣的概念
5.1.2 特殊矩陣
5.2 矩陣的基本運算
5.2.1 矩陣的加法
5.2.2 數(shù)與矩陣的乘法
5.2.3 矩陣的乘法
5.2.4 矩陣的冪
5.2.5 矩陣的轉(zhuǎn)置
5.3 矩陣的初等變換
5.3.1 矩陣的初等變換
5.3.2 用初等行變換求逆矩陣
5.3.3 用矩陣的初等變換求方程組的解
復(fù)習(xí)題5
第6章 概率論
6.1 隨機(jī)事件與概率
6.1.1 隨機(jī)事件
6.1.2 概率的定義
6.2 概率的基本運算
6.2.1 加法公式
6.2.2 條件概率
6.2.3 乘法公式
6.2.4 事件的獨立性
6.2.5 伯努利概型'
6.2.6 全概率公式
6.3　離散型隨機(jī)變量及其分布列
6.3.1 隨機(jī)變量的概念
6.3.2 離散型隨機(jī)變量的分布
6.4 連續(xù)型隨機(jī)變量
6.4.1 分布密度
6.4.2 幾種常用連續(xù)型隨機(jī)變量的分布
6.5 隨機(jī)變量的分布函數(shù)
6.5.1 隨機(jī)變量的分布函數(shù)
6.5.2 離散型隨機(jī)變量的分布函數(shù)
6.5.3 連續(xù)型隨機(jī)變量的分布函數(shù)
6.6 正態(tài)分布
6.6.1 正態(tài)分布的定義與性質(zhì)
6.6.2 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的計算準(zhǔn)則
6.6.3 一般正態(tài)分布的計算準(zhǔn)則
6.7 數(shù)學(xué)期望與方差
6.7.1 數(shù)學(xué)期望
6.7.2 方差
復(fù)習(xí)題6
第7章 數(shù)理邏輯
7.1 命題及符號化
7.1.1 命題的概念
7.1.2 命題的符號化
7.2 命題公式及其賦值
7.2.1 命題公式
7.2.2 命題公式的賦值及真值表
7.2.3 等價公式
7.2.4 等值演算
7.3 命題邏輯基本推理
7.3.1 蘊含式的定義
7.3.2 基本蘊含式
復(fù)習(xí)題7
第8章 圖論
8.1 圖的基本概念
8.1.1 圖的定義
8.1.2 頂點的度
8.1.3 完全圖
8.1.4 圖的同構(gòu)
8.2 圖的矩陣表示
8.2.1　鄰接矩陣
8.2.2 關(guān)聯(lián)矩陣
8.3 圖的連通性
8.3.1 通路與回路
8.3.2 連通性
8.3.3 歐拉通路
8.3.4 哈密爾頓通路
8.3.5 帶權(quán)圖與最短通路
8.4 樹
8.4.1 無向樹及其性質(zhì)
8.4.2 生成樹與最小生成樹
8.4.3 有向樹
復(fù)習(xí)題8
第9章 matlab軟件簡介
9.1 基本操作
9.1.1 啟動與退出matlab系統(tǒng)
9.1.2 主窗口
9.1.3 命令窗口
9.1.4 工作空間窗口
9.1.5 命令歷史記錄窗口
9.1.6 啟動平臺窗口和start按鈕
9.1.7 matlab幫助系統(tǒng)
9.1.8 演示系統(tǒng)
9.2 矩陣計算
9.2.1 矩陣的創(chuàng)建與修改
9.2.2 矩陣的運算
9.2.3 矩陣的數(shù)組運算
9.3 數(shù)值積分計算
9.3.1 一重積分計算
9.3.2 二重定積分的數(shù)值求解
附錄 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表
參考答案
參考文獻(xiàn)

圖書封面

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